Nullhipotézis: mi ez és mire használják a tudományban

A tudomány világában a statisztika minden állítás alapja. A nap végén a számok nem hazudnak, mert saját és objektív valóságukat tartalmazzák minden folyamatra alkalmazható, függetlenül a személy kultúrájától vagy földrajzi távolságától alkalmaz.

Ezért ahhoz, hogy megerősítsük (vagy inkább gyanítsuk), hogy valamit felfedeztünk, szükség van arra, hogy megbízható és megismételhető adatokat tudjunk bemutatni az ezt támogató numerikus nyelven. A kísérletezés világában ennek lennie kell egy horgonypont, amelyet eleve meg kell cáfolni, vagyis a nullhipotézist.

A statisztika és a tudományos módszer a tudományágaknak és módszertannak tűnik, amelyek túl bonyolultak az általános lakosság számára, de semmi sem állhat távolabb az igazságtól. Ebből az alkalomból egy kis ablakot nyitunk a numerikus valóság és az alaptudomány világába azzal a magyarázattal, hogy mi a nullhipotézis.

• Kapcsolódó cikk: "Mi a tudományos módszer és hogyan működik?"

Mi a nullhipotézis?: A feltételezések megcáfolása

Ahhoz, hogy kényelmesen mozoghassunk a hipotézisek világában, először meg kell fektetnünk a téma megértésének alapvető alapjait. V

Szeretjük - akár röviden is - elmerülni a tudományos módszer világában.

A tudományos módszerről

A tudományos módszert empirikus és mérésen alapuló kutatási módszerként definiálják, amelyre az érvelési tesztek sajátos elvei is vonatkoznak. A lépések és az érvelés összefésülése két fő pilléren alapszik:

• Reprodukálhatóság: az a képesség, amely, ha valaki javasolja, megismételhet bármilyen kísérletet a szükséges eszközökkel.
• Megcáfolhatóság: minden tudományos állításnak hajlamosnak kell lennie hamisításra vagy cáfolásra.

A tudomány világában soha nem működünk abszolút dogmákban. Amíg egy szám alátámaszt egy hipotézist, a hipotézis nem feltétlenül reprezentálja teljes mértékben a valóságot, hogy a kísérleten kívüli tényezőket nem vették figyelembe, vagy például a minta mérete nem elég nagy.

Így a tudományos módszer alapja megfigyelés, mérés, hipotézis, reprodukálhatóság, megcáfolhatóság és külső tényezők általi felülvizsgálat azoknak, akik elvégezték a kísérletet.

Ha bármely tudományos ismeretekre vágyó olvasó szembesül bármely folyóirat tipikus cikkével, hogyan Legyen szó a tudományról vagy a természetről, láthatja, hogy a kutatók látszólag bármi más, csak bizonyosak felfedezések. A "Lehet", "jelenthet", "ez jelezni látszik", "talán létezik", és más kifejezések uralják a bekezdéseket.

Továbbá minden önbecsülõ kutatás figyelmen kívül hagyja utolsó sorait, miszerint "további kísérletezésre van szükség a tárgy elmélyüléséhez". Amint láttuk, a tudomány, annak ellenére, hogy a lakosság hiszi, inkább a hamisságok elvetésén alapul, mint az abszolút dogmák megerősítésén.

Most igen, miután megértettük azt az óvatosságot és bizalmatlanságot, hogy éles kijelentésekkel kell szembenéznünk a tudomány világában, itt az ideje elmagyarázni, mi a nullhipotézis.

A hamis állítás

A nyelv spanyol királyi akadémiája szerint a hipotézist valamilyen lehetséges vagy lehetetlen feltételezésként definiálják annak következményeinek levonása érdekében. Ha etimológiai gyökereihez megyünk, látni fogjuk, hogy a szó jelentése benne van, mivel a "csuklás" megfelel az "alárendeltség / lent", a "tézis" pedig "egy következtetésnek, amelyet érvelés".

A hipotézis az nem ellenőrzött állítás, amely gyakorlati tesztet igényel (vagyis egy kísérlet), és miután megcáfolták és bebizonyították, a legjobb esetekben igazolt állítássá válhat.

Mindenesetre annak megerősítéséhez, hogy valami "van", azt is ki kell zárnunk, hogy "nem", igaz? Ne essen kétségbe, mert ezt az absztrakciós gyakorlatot kedvesebb módon mutatjuk be a következő sorokban.

Vegyünk egy példát: be akarjuk mutatni, hogy a páratartalom alapvető szerepet játszik az ökoszisztémában egy adott faj rovar populációjának ívásában. Ebben az esetben két lehetséges hipotézisünk van:

• Ez a páratartalom nem befolyásolja az ívásra jutó petesejtek számát, ezért ennek az átlagnak az éghajlattól és a régiótól függően nem lesznek különbségek. (H0)
• Ez a páratartalom igenis befolyásolja az ikrák száma az ívás során. Jelentős különbségek lesznek az átlagban a páratartalmat mérő konkrét paramétertől függően. (H1)

A nullhipotézis (H0) ebben az esetben megfelel az állítások elsőjének. Így a nullhipotézist úgy definiálhatjuk állítás egy paraméterről, amely szerint két vagy több esemény nincs korrelálva egymással.

Ez a koncepció az alapja a tudományos hipotézisek megközelítésének, mert bármennyire is szeretné demonstrálni két konkrét paraméter közötti összefüggés, akkor azt kell működtetni, hogy ha ezt nem dokumentálták, akkor az létezik. Ezenkívül minden megbízható vizsgálatnak mindent meg kell tennie annak H1 hipotézisének tesztelésére (hogy a feltételezett összefüggés valóban létezik). Nem a kívánt eredmény eléréséről van szó, hanem arról, hogy "annak ellenére".

• Érdekelheti: "A tudományos kutatás hipotéziseinek típusai (és példák)"

A P-érték fontossága

A leg Figyelmesebb olvasók észrevették, hogy a páratartalom fenti példájában az a hipotézis, amely összefüggést mutat e paraméter és az átlagos tojásszám között fontos kifejezés benne: jelentőség.

Ez elengedhetetlen, mivel a rovar peték számában különböző átlagok figyelhetők meg, bármennyire is valóságosak és megfigyelhető, lehet nem jelentős esemény, vagyis a véletlenszerű mintavétel eredménye korreláció.

Például, ha egy idegen jött a földre, és véletlenszerűen négy 50 éves férfit vett el, és hármat közülük 1,90 méter magas volt, nyugodtan mondhatjuk, hogy 4 emberből 3 nagyon magas. Ezek az adatok statisztikailag nem szignifikánsak, mivel a minta esélyének tudhatók be. Másrészt, ha az említett idegen 3 millió állampolgárt mért, és az összes magasságváltozást rögzítette a világ földrajzi elhelyezkedése, ott talán jelentős különbségeket figyelhet meg a faj magasságában (x) szerint paraméterek.

Mindezek a sejtések nem pusztán az érvelés folyamatán alapulnak, mivel vannak olyan számok, amelyek tükrözik a kapott adatok jelentőségét. Ez a „P-érték” esetében egy numerikus szám, amelyet annak a valószínűségének definiálnak, hogy egy számított statisztikai érték lehetséges egy bizonyos nullhipotézis esetén. Ez a szám 0 és 1 közötti valószínűség.

Tehát azt akarjuk, hogy a P-érték alacsony, nagyon alacsony legyen. Általánosságban elmondható, hogy a H0 hipotézist (ne feledjük, a nullhipotézist) mikor lehet elutasítani ez a szám egyenlő vagy kisebb, mint egy önkényesen megállapított jelentőségi szint (általában 0,05). Ez azt jelenti annak a valószínűsége, hogy a kapott eredmények a véletlen szorzata (vagyis hogy nincs összefüggés a paraméterek között, vagy ami ugyanaz, hogy a nullhipotézis igaz) nagyon-nagyon alacsonyak.

Meg kell jegyeznünk, hogy a hipotézisvizsgálat mindenesetre nem teszi lehetővé, hogy egy hipotézist teljes egészében elfogadjunk, inkább elutasítsuk vagy sem. Visszatérve a tojások és a rovarok példájára, ha 300 ívó mintát kapunk 300 különböző nőstől 30 különböző helyen, és jelentős különbségek vannak az átlagokban az ökoszisztéma nedvességtartalma szerint, azt mondhatjuk, hogy összefüggés látszik a kohorsz mérete és a páratartalom.

Amit mindenesetre nem tudunk megerősíteni, mint egy mozdíthatatlan dogmát. A tudományos módszer az ismétlésen és a megcáfolhatóságon alapul, tehát a különféle kutatócsoportoknak meg kell ismételniük az azonos körülmények között végzett kísérletet, és ugyanolyan jelentős eredményeket kell elérniük hogy az összefüggés megbízható és érvényes lehessen.

Ennek ellenére, függetlenül attól, hogy az ötlet mennyire megalapozott a tudományos közösségben, egy entomológus megérkezhet, és felfedezheti, hogy 300 e faj nőstényeiből kiderül, hogy a vörösek nagyobb ovipositor-készülékkel rendelkeznek, ezért átlagosan több petét raknak magas. Most mi?

Következtetések

Amint e sorokban szerettük volna közvetíteni, a tudomány és általában a tudományos módszer folyamatok sorozata izgalmas, de mindenképpen frusztráló, mert nem hagyjuk abba a feltételezéseket, amelyek bármelyikben megcáfolhatók pillanat.

Arra a kérdésre, hogy "mi a nullhipotézis?" megerősíthetjük, hogy ez minden vizsgálat alapja, mivel megfelel a feltételezett valósághoz, amelyet le akarunk tagadni, vagyis hogy nincs összefüggés az általunk javasolt paraméterek között kivizsgálni.

Bibliográfiai hivatkozások:

• Hogyan javasol statisztikai kontrasztot? Null hipotézis vs. alternatív hipotézis. Ub.edu.
• Anderson, D. R., Burnham, K. P. és Thompson, W. L. (2000). Null hipotézis teszt: problémák, prevalencia és alternatíva. A vadgazdálkodás folyóirata, 912–923.
• Tudományos módszer, a madridi Complutense Egyetem. Augusztus 17-én vették át https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. R. (2012). A statisztikai döntéshozatal forradalma: a p-érték. Telos, 14 (3), 439-446.